Ce trader Polymarket a gagné 2,2 M$ en 60 jours grâce à l'IA – Voici ce que cela signifie pour les marchés de prédiction

Voici comment un trader piloté par l'IA a gagné 2,2 millions de dollars sur Polymarket en utilisant des modèles de données, l'automatisation et des stratégies de trading basées sur les probabilités.

Un trader a utilisé l'intelligence artificielle pour bouleverser Polymarket après avoir gagné 2,2 millions de dollars en environ deux mois. 

Le compte a pour pseudonyme ilovecircle et aurait utilisé des modèles de données plutôt que l'instinct pour effectuer des trades. 

L'histoire montre désormais comment les marchés de prédiction récompensent l'automatisation et la rapidité, plutôt qu'une capacité à « deviner » les résultats futurs.

Comment la stratégie de trading IA a fonctionné sur Polymarket

Pour contexte, Polymarket permet aux utilisateurs de trader sur des résultats futurs et chaque marché représente une question avec une réponse oui ou non. 

Les actions paient un dollar si le résultat se produit et zéro s'il échoue. De cette façon, les prix reflètent la conviction du marché.

Le trader en question a traité Polymarket comme un lieu de trading quantitatif et a utilisé peu ou pas de jugement humain. Au lieu de cela, des algorithmes ont géré presque chaque étape.

Le trader a utilisé l'intelligence artificielle pour écrire du code, suivre les données et placer des trades afin de trouver des événements où les prix du marché ne reflétaient pas les probabilités réelles.

Le système s'est concentré sur les marchés mal évalués. Lorsque les prix s'éloignaient de la réalité, le bot agissait et profitait des écarts.

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Claude a aidé à construire le système de trading

Le trader a utilisé l'IA Claude d'Anthropic comme partenaire de codage, et ce choix a changé l'échelle de l'opération.

Claude a aidé à générer des scripts Python connectés à l'API Polymarket. Ces scripts géraient l'authentification, les données de prix et l'exécution des trades.

Le débogage s'est accéléré car l'IA a aidé à corriger les erreurs en temps réel. Le modèle a également amélioré sa logique d'exécution grâce à une itération constante.

Construire un tel système nécessitait autrefois une équipe d'ingénierie complète. Cependant, une seule personne pouvait désormais le gérer en utilisant uniquement des outils d'IA.

Le trader a également construit un tableau de bord pour surveiller les comptes importants. Cela leur a permis des réactions rapides à l'activité des baleines.

Les sources de données ont alimenté le moteur de décision

Le bot s'est appuyé sur plus que les cotes Polymarket et a extrait des données de nombreux canaux.

Le trader a utilisé des flux d'actualités et le sentiment des réseaux sociaux pour mettre à jour le système au fur et à mesure que les événements se déroulaient, et l'activité on-chain a montré comment les grands traders se comportaient.

Ils ont également utilisé des trackers législatifs pour surveiller la progression des projets de loi ainsi que des flux de données sportives fournissant des scores et des blessures actualisés. 

Chaque source alimentait un modèle unique, qui comparait les signaux du monde réel aux prix du marché.

La modélisation probabiliste a remplacé l'intuition

Le trader s'est également appuyé sur des mathématiques de probabilité qui comparaient deux nombres.

Le premier nombre provenait des prix Polymarket, un prix d'action à 0,60 impliquant une chance de 60 %.

Le deuxième nombre provenait du modèle IA, qui calculait la probabilité en fonction de données en direct.

Si le modèle estimait une chance de 75 % alors que le marché affichait 60 %, le trade avait du sens et était susceptible d'être positif.

Cette logique a été répétée des milliers de fois, et les pertes individuelles comptaient moins que les résultats globaux.

Les rapports indiquent également que le système a atteint environ 74 % de précision sur les trades à travers des marchés comme le sport, les événements crypto et les résultats politiques.

Dans l'ensemble, l'histoire montre comment des outils autrefois réservés à un usage institutionnel sont désormais accessibles aux particuliers. L'IA réduit les barrières à l'entrée, et les compétences en codage peuvent désormais compter plus que l'intuition.

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